ANEXO B MODELO ÚNICO DE CLASIFICACIÓN (MUC) … · 2018-11-27 · de una herramienta...

Lineamientos de evaluación de condiciones socioeconómicas de los hogares. Anexo B

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ANEXO B

MODELO ÚNICO DE CLASIFICACIÓN (MUC) FORMULACIÓN DEL MUC

SUBSECRETARÍA DE PLANEACIÓN, EVALUACIÓN Y DESARROLLO REGIONAL DIRECCIÓN GENERAL DE GEOESTADÍSTICA Y PADRONES DE BENEFICIARIOS

Enero 2015


[2]

CONTENIDO

1. JUSTIFICACIÓN TEORICA DEL MUC ............................................................ 4

2. MODELO ÚNICO DE CLASIFICACIÓN (MUC) .............................................. 5

3. ESTRATEGIA METODOLÓGICA...................................................................... 6

Definición de estratos. .......................................................................................... 6

Definición de variables. ........................................................................................ 6

Formación de grupos............................................................................................ 7

Discriminación entre grupos. ............................................................................... 7

Caracterización de los grupos y selección de la agrupación. ........................ 7

Creación de indicadores. ..................................................................................... 8

4. DEFINICIÓN DE VARIABLES............................................................................ 8

Rezago educativo ................................................................................................. 9

Acceso a servicios de salud .............................................................................. 10

Acceso a la seguridad social ............................................................................. 10

Calidad y espacios en la vivienda .................................................................... 11

Acceso a servicios básicos en la vivienda ...................................................... 11

Acceso a la alimentación ................................................................................... 11

Ingreso .................................................................................................................. 12

5. FORMACIÓN DE GRUPOS ............................................................................. 12

6. DISCRIMINACIÓN ENTRE GRUPOS ............................................................ 17

7. CARACTERIZACIÓN DE GRUPOS ............................................................... 28

8. SELECCIÓN DE LA AGRUPACIÓN ............................................................... 34

Agrupación 1* ...................................................................................................... 34

Agrupación 2* ...................................................................................................... 34

Agrupación 3* ...................................................................................................... 35

Agrupación 4* ...................................................................................................... 35


[3]

Agrupación Seleccionada .................................................................................. 35

9. CREACIÓN DE INDICADORES ...................................................................... 36

Indicador intra-grupo. ......................................................................................... 37

Indicadores intra-estrato y nacional. ................................................................ 39

10. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL MUC ................................................... 40


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1. JUSTIFICACIÓN TEORICA DEL MUC

La Secretaría de Desarrollo Social (SEDESOL) a través de la Dirección

General de Geoestadística y Padrones de Beneficiarios (DGGPB) requiere

de una herramienta estadística, homogénea y no discrecional, que

considere las dimensiones de ingreso, carencia e intensidad de las

carencias, con la cual se clasifique a los hogares y personas con base en

sus condiciones socioeconómicas y demográficas, y que le permita generar

un criterio de priorización para la intervención de los programas y la

realización de análisis longitudinales.

El gobierno de México a través de la SEDESOL ha diseñado una serie de

programas sociales con la idea de mejorar las condiciones de bienestar de

los hogares más necesitados. La focalización de los programas consiste en

dirigir acciones a una población objetivo asegurándose que las acciones y

apoyos lleguen a quien más lo necesita.

En el año 2009 el Consejo Nacional de Evaluación (CONEVAL) da a

conocer una metodología multidimensional para la definición, identificación y

medición de la pobreza y en 2010 establece en sus lineamientos que los

programas deben identificar a las personas o grupos de personas en

situación de pobreza usando los siguientes criterios (o combinación de los

mismos).

Criterios asociados al bienestar económico, resultado de comparar el

ingreso mensual per cápita del hogar, con el valor de las líneas de

bienestar (LB) o bienestar mínimo (LBM).

Criterios asociados a las carencias sociales: rezago educativo,

acceso a los servicios de salud, acceso a la seguridad social, calidad

y espacios de la vivienda, servicios básicos en la vivienda y acceso a

la alimentación.

Criterios asociados al contexto territorial (infraestructura social básica,

cohesión social, etc.).

En la medición multidimensional de la pobreza el CONEVAL define que una

persona está en pobreza multidimensional si está por debajo de la línea de

bienestar económico (ingreso inferior a la LB) y presenta una o más de las

carencias sociales o de contexto territorial.

En la actualidad, los beneficiarios de los programas sociales de la

SEDESOL son identificados utilizando la dimensión del ingreso, alguna


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carencia social y en la mayoría de los casos criterios operativos definidos

por cada programa.

La SEDESOL busca realizar un cambio en la focalización de los programas

sociales y propone la creación de un Modelo Único de Clasificación (MUC)

que determine una agrupación de hogares con características sociales,

económicas y demográficas similares y a partir de esta clasificación generar

criterios de elegibilidad de los hogares a los distintos programas sociales,

considerando las dimensiones de pobreza multidimensional.

2. MODELO ÚNICO DE CLASIFICACIÓN (MUC)

El objetivo general que busca el presente estudio es:

Generar una metodología para la creación de grupos homogéneos de

hogares de acuerdo con las condiciones socioeconómicas y demográficas

de los hogares, e identificar una forma en la que un hogar nuevo en la

muestra, pueda ser asignado o clasificado en uno de los grupos creados.

Características del modelo:

El modelo debe establecer criterios de elegibilidad y de priorización

para la intervención adecuada de programas en los hogares.

La clasificación de los grupos debe ser clara y medible, de tal manera

que la observación de las condiciones del hogar a lo largo del tiempo

y a partir de intervenciones específicas, permitan cuantificar los

cambios en las condiciones del mismo, es decir que permitan dar un

seguimiento longitudinal.


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3. ESTRATEGIA METODOLÓGICA

Definición de estratos.

El análisis de hogares se realiza para cada uno de los estratos, los cuales

se determinan de acuerdo al número de habitantes en la localidad. Los

estratos a utilizar son:

Estrato 1 o metropolitano (E1), con localidades de más de 100,000

habitantes

Estrato 2 o urbano (E2), con localidades mayores a 15,000 y menores

a 100,000 habitantes.

Estrato 3 o semiurbano (E3), con localidades mayores a 2,500 y

menores a 15,000 habitantes

Estrato 4 o rural (E4), con localidades menores a 2,500 habitantes.

Para la realización del estudio se utiliza la información del Módulo de

Condiciones Socioeconómicas de la Encuesta Nacional de Ingresos y

Gastos en los Hogares (MCS-ENIGH 2012).

A continuación se describen los pasos metodológicos realizados en el

diseño del modelo: definición de las variables, creación de grupos,

discriminación entre grupos, caracterización de grupos, selección de la

agrupación y creación de indicadores.

Definición de variables.

Con la finalidad de encontrar las características que describan mejor las

condiciones de los hogares de tal manera que pueda realizarse la

discriminación entre grupos, se crearon variables en función de las

carencias definidas por el CONEVAL que incluyen las dimensiones de

bienestar económico y derechos sociales; específicamente las dimensiones

de los derechos sociales (rezago educativo, acceso a servicios de salud,

acceso a la seguridad social, calidad y espacios de la vivienda, acceso a

servicios básicos de vivienda, acceso a la alimentación), el ingreso, que

pertenece a la dimensión de bienestar económico, y el contexto territorial en

el análisis por estrato.

Para mejorar la discriminación entre hogares, además de las variables de

carencias se consideró utilizar mediciones de la intensidad en los

indicadores de pobreza multidimensional que refleje la profundidad de la


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carencia presentada en el hogar y sus integrantes. Adicionalmente se

construyeron indicadores que reflejan carencias e intensidad por grupos de

edad de los integrantes con lo cual se obtuvieron valores diferenciados

conforme al indicador y composición demográfica del hogar, de esta manera

el modelo es sensible a estas poblaciones vulnerables.

Formación de grupos.

Una vez definidas las variables a considerar en el análisis, en esta fase se

procede a formar grupos de hogares en condiciones socioeconómicas

similares dentro de cada estrato. Con ello se estará en condiciones de

obtener grupos de hogares homogéneos que permitan la focalización de los

programas sociales. Para ello se utilizarán distintas metodologías en la

creación de grupos con la finalidad de tener distintas agrupaciones

formadas con criterios diferentes que permitan tener varias alternativas y

poder elegir aquella que presente la mejor solución para los objetivos del

presente estudio, considerando las diferentes aristas de la pobreza.

Discriminación entre grupos.

Este proceso de discriminación entre grupos permite identificar las variables

que son las más relevantes en la formación de los grupos. Este paso

consiste en determinar un criterio de identificación de cada grupo generado.

De esta manera se estará en condiciones de evaluar cuáles variables son

más relevantes en la formación de grupos y permite conocer la eficiencia de

la clasificación. Para ello se usarán técnicas de análisis discriminante.

Adicional a la identificación de las variables más relevantes en la formación

de los grupos, se reagrupan los hogares para que satisfagan el criterio de

clasificación de tal manera que los grupos queden perfectamente

identificados por la regla de clasificación y no se tengan errores en la

asignación.

Caracterización de los grupos y selección de la agrupación.

Una vez que se obtiene la segmentación de los hogares en grupos, el

cuarto paso consiste en estudiar los perfiles de los grupos usando variables

socioeconómicas, además de las variables originalmente usadas en el


[8]

proceso de creación de los grupos. Este paso es importante porque permite

seleccionar al tipo de agrupación que mejor se ajuste a los objetivos

planteados de focalización.

Mediante el conocimiento de los perfiles de los grupos y conociendo las

características de las distintas propuestas de agrupaciones, se selecciona

aquella que cumpla lo más posible con la identificación de los grupos con

distintas carencias de pobreza multidimensional.

Es decir, en este paso se usan tanto criterios estadísticos como sustantivos

para elegir el mejor método de agrupación, los criterios estadísticos

sugieren ciertas reglas de selección de los modelos y los criterios

sustantivos usan variables asociadas a las reglas de operación de los

programas. Ambos criterios se usan para elegir el mejor método de

clasificación y permiten evaluar cuáles variables son las que ejercen mayor

influencia en la caracterización de los grupos y de esta manera seleccionar

los hogares potenciales de los programas sociales

Creación de indicadores.

Además de clasificar a los hogares en grupos de pobreza multidimensional

por estrato, similar con la agrupación seleccionada en el paso anterior, se

considera importante un quinto paso que consiste en la creación de un

indicador que permita priorizar las intervenciones ya sea dentro del mismo

grupo, comparando entre grupos del mismo estrato o comparando a nivel

nacional.

En las Secciones 4 a 8 se describen con mayor detalle los pasos descritos

con anterioridad.

4. DEFINICIÓN DE VARIABLES

El CONEVAL en su “Metodología para la medición multidimensional de la

pobreza en México” (CONEVAL, 2009), establece los criterios para

determinar las condiciones de pobreza de los hogares. En el documento se

establecen dos dimensiones medibles de pobreza llamadas dimensiones de

pobreza multidimensional: bienestar económico y derechos sociales. La

dimensión del bienestar económico se mide exclusivamente por el ingreso,

en cambio la dimensión de derechos sociales se mide a través de seis


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indicadores que son: rezago educativo, acceso a servicios de salud, acceso

a la seguridad social, calidad y espacios de la vivienda, acceso a servicios

básicos de vivienda y acceso a la alimentación. El CONEVAL determina las

carencias de personas pero el modelo único de clasificación incorpora

dimensiones del hogar y personas, de alguna manera se “hereda” la

carencia del hogar hacia las personas.

Con base en la definición de las variables de carencias del CONEVAL, se

propone utilizar los mismos indicadores pero con variaciones que permitan,

además de identificar si un hogar presenta una carencia específica,

determinar el grado de profundidad en que el hogar presenta la carencia.

Adicionalmente a la profundidad de la carencia, se considera importante

separar algunos indicadores de carencias relativos a la población de

menores de edad o de adultos.

Las variables seleccionadas a partir de la revisión de los avances en

reuniones de trabajo con personal de la SEDESOL, son once indicadores de

intensidad de las carencias que a continuación se describen.

Rezago educativo

Para el indicador de rezago educativo se proponen dos indicadores de

intensidad divididos de acuerdo a la edad

rezedu15: Porcentaje de miembros del hogar entre 3 y 15 años con

rezago educativo.

Calculado de la siguiente manera:

rezedu15 = rezedu3a15 / p3a15

donde rezedu3a15 es el número de miembros del hogar entre 3 y 15

años con rezago educativo, y p3a15 es el número de miembros del

hogar entre 3 y 15 años.

rezedu16m: Porcentaje de miembros del hogar de 16 años o más con

rezago educativo.

Calculado de la siguiente manera:

rezedu16m = rezedu16omas / p16omas

donde rezedu16omas es el número de miembros del hogar de 16 años o

más con rezago educativo y p16omas es el número de miembros del

hogar de 16 años o más.


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Acceso a servicios de salud

Para el indicador de acceso a servicios de salud se propone un indicador

ponderado en el hogar, de tal forma que le dé más intensidad a la carencia

(100%) si el i-ésimo miembro del hogar no tienen acceso a servicios de

salud (𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 0), un peso del 50% si el miembro del hogar tienen

acceso al seguro popular (𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 1) y un peso de cero si el miembro

del hogar tiene acceso a algún servicio de salud como IMSS, ISSSTE,

Pemex o algún otro servicio médico (𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 2,3,4,5).1 Si se considera

un hogar con m miembros, el indicador ponderado toma valores en el

intervalo (0,1) y se define como

asalud= 1

𝑚∑ 1 ∗ 𝐼(𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 0) + 0.5 ∗ 𝐼(𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 1) + 0 ∗ 𝐼(𝑠𝑒𝑟𝑣_𝑠𝑎𝑙𝑖 = 2,3,4,5)𝑚𝑖=1 .

Para entender mejor este indicador se pude tomar como ejemplo una familia

con 4 miembros con los siguientes escenarios: i) Si ningún miembro tiene

acceso a servicios de salud entonces el indicador es la unidad (asalud=1); ii)

si todos los miembros del hogar tienen acceso al seguro popular entonces el

indicador es 0.5 (asalud=0.5); iii) si dos miembros tienen acceso al IMSS y

los otros 2 miembros tienen acceso al seguro popular, entonces el indicador

es 0.25 (asalud=0.25); iv) si todos los miembros tienen acceso al IMSS

entonces el indicador asigna un cero (asalud=0).

Acceso a la seguridad social

En cuanto al indicador de seguridad social se propone otro indicador

ponderado, dando el mismo peso a todos los miembros del hogar. Este

indicador se define como

segsoc: Porcentaje de miembros del hogar con carencia de acceso a

seguridad social.

Esta variable también se denota como ic_segsocintpc y se calcula de la

siguiente manera:

ic_segsocintpct = ic_segsocinten / tamhog

donde ic_segsocinten es el número de miembros del hogar con carencia

de acceso a seguridad social y tamhog es el número de miembros del

hogar.

1 Estos valores fueron obtenidos de la ENIGH


[11]

Calidad y espacios en la vivienda

En el indicador de calidad y espacio de vivienda se propone determinarlo

mediante la proporción de los 4 aspectos de carencias que presenta el

hogar. Este indicador toma valores en el intervalo (0,1) y se define como

cv: Porcentaje de carencias entre piso, muros, techos y hacinamiento.

Esta variable también se denota como ic_cvintpc y se calcula de la

siguiente manera

ic_cvintpct = ic_cvinten / 4

donde ic_cvinten es la suma de carencias que presenta el hogar entre

pisos, muros, techos y hacinamiento.

Acceso a servicios básicos en la vivienda

En cuanto al indicador de acceso a servicios básicos de vivienda, al igual

que el indicador anterior se propone un indicador que mida el porcentaje de

carencias de los 4 servicios básicos de la vivienda. Este indicador se define

como

sbv: Porcentaje de carencias entre agua, luz, drenaje y combustible.2

Acceso a la alimentación

En la dimensión de acceso a la alimentación se propone generar dos

indicadores de inseguridad alimentaria en una escala de 0 a 3, como lo

define la variable de inseguridad alimentaria (ins_ali) propuesta por el

CONEVAL, pero tomando en cuenta una división por edad: integrantes

menores de 18 años e integrantes de 18 años o más. En el caso de que un

hogar no tenga menores de edad el indicador de inseguridad alimentaria en

menores toma el valor de cero. Estas dos variables toman valores en una

escala de 0 a 3 en donde 0 indica sin carencia alimentaria, 1 inseguridad

alimentaria leve, 2 inseguridad alimentaria moderada y 3 inseguridad

alimentaria severa. Estos indicadores se definen como

ali17 = grado de inseguridad alimentaria en menores

ali18m = grado de inseguridad alimentaria en adultos

2 Los indicadores de agua, luz, drenaje, combustible, se obtienen de CONEVAL


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Para la construcción de estas dos variables se usó la escala de inseguridad

alimentaria del CONEVAL aplicada por separado a los menores de 18 años

y a los de 18 años y más. Se considera sin inseguridad alimentaria a los

miembros del grupo de edad si no se reportaron respuestas afirmativas; se

consideran con inseguridad alimentaria leve a los miembros del grupo de

edad si respondieron afirmativamente a un máximo de dos preguntas de la

escala; se consideran con inseguridad alimentaria moderada a los

miembros del grupo de edad si respondieron afirmativamente a tres o cuatro

preguntas de la escala; se consideran con inseguridad alimentaria grave a

los miembros del grupo de edad si respondieron afirmativamente a cinco o

más preguntas de la escala.

Ingreso

En la dimensión de bienestar económico medida a través del ingreso se

proponen utilizar tres indicadores basados en el ingreso per cápita sin

considerar transferencias: el ingreso estimado en escala logarítmica y la

probabilidad de que el ingreso real esté por debajo de las líneas de

bienestar (LB) y bienestar mínimo (LBM). Estas variables son obtenidas con

el modelo lineal sin considerar los factores de expansión y se denotan

como:

ling = Ingreso estimado en escala logarítmica.

pLB = Probabilidad de que el ingreso real se encuentre debajo de la LB.

pLBM = Probabilidad de que el ingreso real se encuentre por debajo de

la LBM.

Para la definición de estas variables se sugiere ver el Anexo 3.

Estas once variables definen intensidades de carencias en las dos

dimensiones de la pobreza multidimensional y sirvieron como base para la

creación de agrupaciones por estrato con el cual se considera el contexto

territorial.

5. FORMACIÓN DE GRUPOS

Para la generación de agrupaciones se usaron cuatro métodos de

agrupamiento que permiten obtener grupos de diferente manera. Con esta


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estrategia se puede comparar entre las distintas agrupaciones y seleccionar

aquella que cumpla tanto con criterios estadísticos como sustantivos

(explicados en la Sección 2) con las características requeridas por el MUC

para lograr una mejor focalización.

Las primeras tres agrupaciones se basan en métodos de agrupación no

paramétricos y la cuarta utiliza un modelo paramétrico; las cuatro

estrategias se definen a continuación.

La metodología no paramétrica a utilizar consiste en una combinación

de métodos de agrupación jerárquicos y no jerárquicos en dos pasos.

En un primer paso, dado el número tan grande de hogares a agrupar

(un poco más de 55,000 hogares que representan a 31 millones al

usar factores de expansión), se usa el método no jerárquico de k-

medias con un número de grupos grande fijado en 30. En un segundo

paso, considerando los centroides de los 30 grupos resultantes del

paso uno como individuos representativos de cada grupo, se usa un

método jerárquico de agrupación basado en distancias euclidianas y

con liga completa, para reagrupar los 30 grupos iniciales en un

número menor de grupos. El número final de grupos es el sugerido

por el dendrograma (diagrama de árbol). Es importante notar que en

esta metodología no paramétrica, tanto en la parte jerárquica como en

la no jerárquica, todas las distancias son euclidianas, y en

consecuencia, dependen de la escala de medición de las variables.

Por lo tanto variables con escala mayor que otras dominarán las

distancias. Es por esto que en las agrupaciones 2 y 3 eliminamos el

efecto de la escala de medición al considerar algunas o todas las

variables estandarizadas.

La cuarta agrupación usa una metodología paramétrica.

Específicamente se considera un modelo de clases latentes basado

en mezclas de distribuciones normales multivariadas. Esta

metodología es invariante ante transformaciones lineales de las

variables por lo que usan las variables de intensidades en su escala

original. El número de grupos se determina usando un criterio de

selección de modelos.

Con la metodología no paramétrica, que combina métodos jerárquicos y no

jerárquicos, se generaron tres agrupaciones distintas que se obtienen al

considerar las variables de análisis en su escala original o estandarizada,


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mientras que la cuarta agrupación se obtiene con la metodología

paramétrica. Las cuatro agrupaciones se describen a continuación:

Agrupación 1 (A1): Considera las 11 variables de intensidades de

carencias en escala original, obteniendo 30 grupos con el método de k-

medias y se reagrupan los centroides de cada grupo usando distancias

euclidianas y el método jerárquico de liga completa.

Agrupación 2 (A2): Considera la variable “ling”, que corresponde al

ingreso estimado en escala logarítmica, estandarizada y las restantes 10

variables se utilizan en su escala original, obteniendo 30 grupos con el

método de k-medias y se reagrupan los centroides de cada grupo

usando distancias euclidianas y el método jerárquico de liga completa.

Agrupación 3 (A3): Considera las 11 variables de intensidades de

carencias estandarizadas, obteniendo 30 grupos con el método de k-

medias y se reagrupan los centroides de cada grupo usando distancias

euclidianas y el método jerárquico de liga completa.

Agrupación 4 (A4): Considera las 11 variables en su escala original y

genera los grupos usando la metodología de clases latentes.

A continuación se presentan algunos resultados importantes de las

agrupaciones obtenidas. En las tablas, las columnas A1 a A4 denotan a

cada una de las cuatro agrupaciones obtenidas por cada uno de los

métodos y las filas E1 a E4 denotan cada estrato en los que se divide a los

hogares.

Las agrupaciones A1 a la A3, se obtuvieron a partir de un método de

agrupación jerárquico, por lo que producen dendrogramas (diagramas de

árbol) en los cuales es posible identificar el número de grupos óptimo. En

tanto, la agrupación A4 no requiere de dendrogramas.

Para entender mejor los diagramas, es necesario tomar en cuenta que entre

más larga sean las líneas que unen un racimo con otro indica que los

grupos que están siendo sostenidos por la misma rama son más

heterogéneos entre sí (ver Figura 1). En cada diagrama se muestra con

cuadros de color verde el corte que se hizo para identificar a los grupos en

cada agrupación por estrato. En esta figura se muestran tres grupos

formados (ver casilleros dibujados en verde) que conforman los grupos. El

resto de los diagramas se presentan en las Figuras A1 a la A3 en el Anexo.


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Figura 1. Agrupación 1: Dendrograma para el estrato 1

En la Tabla 1 se presenta el número de grupos, divididos por estrato,

obtenidos por cada uno de los 4 métodos de agrupación. Se muestra

también el total de grupos resultantes por método de agrupamiento

obtenidos al sumar el número de grupos por columna. Por ejemplo, en la

tabla se observa que la agrupación 3 es la que más grupos produce, 17

grupos en total con un mínimo de 4 grupos y un máximo de 5 por estrato.

Por otro lado, las agrupaciones 2 y 4 son las que menos grupos tienen, 13

grupos en total con un mínimo de 3 y un máximo de 4 por estrato. La

agrupación 1 es la que más variabilidad presenta con un mínimo de 3

grupos y un máximo de 5 grupos por estrato.

Tabla 1. Número de grupos en cada una de las 4 agrupaciones por estrato.

Método de Agrupación

Estrato A1 A2 A3 A4

E1 3 3 4 3


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E2 4 4 4 3

E3 5 3 4 3

E4 3 3 5 4

Total 15 13 17 13

En las tablas 2a a 2d se presenta la composición del número de hogares

por estrato en cada una de las cuatro agrupaciones, respectivamente. Se

puede observar que la agrupación 4 (Tabla 2d) es la que divide a los

hogares en un número más homogéneo por estrato produciendo grupos de

tamaño similar. Las otras tres agrupaciones (Tablas 2a, 2b y 2c) producen

grupos de diversos tamaños, es decir, algunos grupos tienen muchos

hogares mientras que otros tienen pocos.

Tabla 2a. Agrupación 1: Número de hogares por grupo y por estrato. Grupos

a

Estrato G1 G2 G3 G4 G5

E1 13,012,197 568,075 1,898,496 NA NA

E2 353,213 1,736,108 1,846,741 457,022 NA

E3 1,309,034 1,598,614 418,767 625,856 269,388

E4 2,430,042 1,570,902 2,580,816 NA NA

(a) El valor de NA indica que no aplica

Tabla 2b. Agrupación 2: Número de hogares por grupo y por estrato. Grupos

a

Estrato G1 G2 G3 G4

E1 9,350,646 5,332,285 795,837 NA

E2 1,264,742 1,650,543 1,003,283 474,516

E3 2,096,085 1,174,565 951,009 NA

E4 4,745,176 729,000 1,107,584 NA

(b) El valor de NA indica que no aplica

Tabla 2c. Agrupación 3: Número de hogares por grupo y por estrato.

Gruposa


E1 4,366,653 9,378,202 1,375,505 358,408 NA

E2 1,830,211 2,399,211 48,115 115,547 NA

E3 216,857 908,156 2,694,314 402,332 NA

E4 1,594,132 3,038,901 1,472,400 242,597 233,730


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Tabla 2d. Agrupación 4: Número de hogares por grupo y por estrato. Grupos

a

Estrato G1 G2 G3 G4

E1 5,500,937 7,502,520 2,475,311 NA

E2 1,700,996 1,686,623 1,005,465 NA

E3 1,130,413 1,500,604 1,590,642 NA

E4 1,934,030 1,016,099 2,135,827 1,495,804


6. DISCRIMINACIÓN ENTRE GRUPOS

En esta sección se identifican los criterios con los que cada grupo fue

creado. Para ello se usan técnicas no paramétricas de análisis

discriminante. En específico se usa la técnica de Árboles de Clasificación o

comúnmente conocida como CART (Classification and Regression Trees,

por sus siglas en inglés).

Para implementar cualquier análisis discriminante o de clasificación es

necesario contar con una muestra de aprendizaje que en este caso son

hogares previamente clasificados. La clasificación previa utilizada en esta

fase de discriminación es la que describimos en la sección anterior

(Formación de Grupos).

La técnica de árboles de clasificación utiliza una serie de biparticiones

sucesivas del conjunto total de hogares de tal manera, que los grupos

partidos (nodos hijos) sean más puros que el nodo padre en el sentido de

que contengan hogares de la misma categoría. La técnica identifica las

variables con mayor capacidad discriminatoria y determina ciertos rangos de

valores de las variables con las que se forman las biparticiones. El algoritmo

deja de partir los grupos cuando satisface cierto criterio de pureza máximo

de cada grupo resultante. Los nodos que ya no se parten se llaman nodos

terminales y a cada nodo terminal se le asigna una etiqueta de grupo. Para

fines predictivos todos aquellos hogares que satisfacen los criterios para

estar en cierto nodo terminal reciben el mismo valor del grupo asignado.

Muchas veces como el algoritmo utiliza una búsqueda exhaustiva de

manera computacional, es posible que un grupo que ya era lo


[18]

suficientemente puro sea partido. Por tal razón se opta por “podar” los

árboles con criterios de optimización.

Se implementa entonces el algoritmo de árbol de clasificación utilizando

como grupos conocidos los generados con cada una de las 4 agrupaciones

(A1, A2, A3 o A4). Para cada estrato de cada agrupación se construye un

árbol de clasificación. En total se generaron 16 árboles de clasificación. Las

variables utilizadas para construir los árboles son las 11 variables de

intensidades de carencias en su escala original. Transformaciones

monótonas en las variables, como la estandarización o la función

exponencial, no modifican el poder discriminatorio de los árboles y el usar

las variables en su escala original simplifican la interpretación de los

resultados.

Para tener una idea de la forma de los árboles se considera el árbol

construido para el Estrato 1 de la Agrupación 1 que se presenta en la Figura

2. En esta figura se observan dos árboles que corresponden a la misma

agrupación y al mismo estrato, la diferencia radica en que el árbol de la

parte superior está un poco más crecido debido a que contiene más

bifurcaciones. En cambio, el árbol de la parte inferior ha sido podado. La

poda permite definir una clasificación más sencilla aunque aumenta el error

de clasificación.

La forma en que debemos leer los árboles es de la siguiente manera. Si se

toma el árbol de la Figura 2 en su parte inferior, si un hogar satisface el

criterio de alim18 < 1.5 se elige la rama izquierda, si además satisface el

criterio de ali17 < 0.5 entonces se elige nuevamente la rama izquierda y de

esta manera se llega a un nodo terminal en donde ese hogar se asignará al

grupo 1. En cambio, si un hogar satisface alim18 < 1.5 (elegimos rama

izquierda) pero ali17 > 0.5 (elegimos derecha) entonces ese hogar se

clasifica en el grupo 3. El resto de los árboles se muestran el Anexo 1 de

Dendrogramas.


[19]

Figura 2. Ejemplo de árbol de clasificación para la Agrupación 1 y Estrato 1. Árbol sin

podar (arriba) y árbol podado (abajo).


[20]

De esta manera se pueden conocer las variables relevantes para la

clasificación de grupos para cada estrato. En total hay cuatro estratos y

cuatro métodos que generan 16 árboles de clasificación.

Una forma de evaluar la eficiencia del método de discriminación es observar

la tasa de errores de clasificación. Para cada uno de los 16 árboles se

calcula el error de clasificación, como un indicador de qué tan bueno es el

árbol para reproducir los grupos originales, y el número de nodos terminales

(Nodos), como un indicador de la complejidad de la clasificación. La Tabla

3a presenta los errores de clasificación y el número de nodos terminales en

un árbol sin podar.

Tabla 3a. Árboles originales sin podar. Tasa de errores de clasificación y número de nodos terminales en paréntesis (Nodos).

Tasa de Errores Según Método de Agrupación

Estrato A1 Nodos A2 Nodos A3 Nodos A4 Nodos

E1 0.008 (13) 0.042 (15) 0.062 (14) 0.038 (6)

E2 0.052 (11) 0.070 (12) 0.084 (16) 0.038 (7)

E3 0.065 (12) 0.045 (6) 0.046 (14) 0.039 (8)

E4 0.071 (10) 0.040 (14) 0.118 (16) 0.028 (5)

Total 0.041 0.046 0.076 0.036

En la Tabla 3b se presenta la misma información que en la tabla anterior

pero después de haber podado los árboles. En esta tabla se puede ver que

los errores de clasificación de los árboles sin podar son menores que los

errores de los árboles podados. En cambio el número de nodos terminales

es mayor en los árboles originales. Al podar se disminuye la complejidad del

árbol haciendo más fácil la clasificación, pero se incrementa el error de

clasificación.

Los errores de clasificación para cada una de las 4 agrupaciones no son tan

relevantes,3 pero son un indicador de la facilidad para reproducir la

agrupación original con las variables de intensidades y con la metodología

de los árboles de clasificación. En este sentido podemos notar que la

Agrupación 3 es la más difícil de reproducir debido a que presenta los

3 Aunque sí sugieren cuales métodos de agrupación presentan una tasa de errores menor


[21]

errores de clasificación más altos y la Agrupación 4 es la más sencilla de

reproducir porque presenta los errores de clasificación más bajos.

Tabla 3b. Árboles podados. Tasa de errores de clasificación y número de

nodos terminales en paréntesis (Nodos). Tasa de Errores Según Método de Agrupación

Estrato A1 Nodos A2 Nodos A3 Nodos A4 Nodos

E1 0.037 (7) 0.091 (7) 0.107 (6) 0.038 (3)

E2 0.090 (5) 0.095 (8) 0.113 (8) 0.049 (3)

E3 0.077 (7) 0.045 (3) 0.110 (7) 0.046 (3)

E4 0.083 (6) 0.092 (6) 0.142 (10) 0.028 (4)

Total 0.064 0.084 0.117 0.039

Adicionalmente se tiene que la Agrupación 3 es la más compleja de todas

debido a que tiene un número mayor de nodos terminales, seguida por la

Agrupación 2, luego la 1 y finalmente la 4, siendo la más simple en cuanto a

su especificación con el menor número de nodos terminales.

Para fines de este proyecto, se dio mayor importancia a los criterios

discriminatorios sugeridos por los árboles de clasificación que a la

agrupación original, por lo cual se reasignaron aquellos hogares

pertenecientes a un grupo en la agrupación original y que son asignados a

un grupo distinto por el árbol de clasificación.4 La clasificación asignada a

cada hogar por los árboles de clasificación se denotan como Agrupación 1*

a 4*.

Vale la pena notar que las agrupaciones originales y las resultantes de los

árboles de clasificación no varían mucho, lo cual se puede confirmar por los

errores de clasificación de 3.6% a 7.6% sin podar y de 3.9% a 11.7%

después de la poda. Las nuevas distribuciones de hogares por estrato y por

grupo en cada una de las cuatro Agrupaciones”*” se muestran en las Tablas

4a a 4d. Comparando las Tablas 2a a 2d con las Tablas 4a a 4d se verifica

que los tamaños de grupos presentan una variación mínima al reasignar los

hogares con los árboles de clasificación.

4 En cada agrupación se reasignaron los casos después de la poda para mejorar la clasificación.


[22]

Tabla 4a. Agrupación 1*: Número de hogares por grupo y por estrato. Grupos

a


E1 12,859,183 511,775 2,107,810 NA NA

E2 369,150 1,615,718 1,827,810 580,406 NA

E3 1,151,100 1,704,236 416,247 751,783 198,293

E4 2,151,113 1,817,411 2,613,236 NA NA


Tabla 4b. Agrupación 2*: Número de hogares por grupo y por estrato. Grupos

a

Estrato G1 G2 G3 G4

E1 10,173,009 4,451,451 854,308 NA

E2 1,251,450 1,813,655 892,075 435,904

E3 2,070,652 1,168,786 982,221 NA

E4 4,600,949 652,680 1,328,131 NA


Tabla 4c. Agrupación 3*: Número de hogares por grupo y por estrato.

Gruposa


E1 3,586,699 10,265,499 1,509,092 117,478 NA

E2 2,204,266 2,008,641 67,650 112,527 NA

E3 175,626 690,596 2,712,283 643,154 NA

E4 1,529,999 3,125,252 1,731,382 55,349 139,778


Tabla 4d. Agrupación 4*: Número de hogares por grupo y por estrato.

Gruposa

Estrato G1 G2 G3 G4

E1 5,435,226 7,665,794 2,377,748 NA

E2 1,706,134 1,739,652 947,298 NA

E3 1,081,338 1,489,282 1,651,039 NA

E4 1,912,932 1,024,368 2,134,504 1,509,956



[23]

Adicionalmente, en las Tablas 5a a 5d, se presentan los tamaños de los

grupos con respecto al número de individuos para cada una de las cuatro

Agrupaciones “*”. Se observa que los tamaños de grupos por estrato en

cada agrupación, ya sea en término de número de hogares (Tablas 4a a 4d)

o en número de individuos (Tablas 5a a 5d) son los tamaños finales que se

usan para comparar entre las distintas agrupaciones.

Tabla 5a. Agrupación 1*: Número de individuos por grupo y por estrato. Grupos

a


E1 44,116,533 2,425,058 8,947,110 NA NA

E2 1,802,948 6,595,721 6,359,404 2,033,312 NA

E3 4,594,889 6,008,101 1,147,721 3,768,778 1,027,821

E4 7,978,333 7,534,946 10,828,527 NA NA


Tabla 5b. Agrupación 2*: Número de individuos por grupo y por estrato.

Gruposa

Estratos G1 G2 G3 G4

E1 33,587,556 17,686,099 4,215,046 NA

E2 4,546,028 6,668,071 3,443,570 2,133,716

E3 8,389,994 4,182,483 3,974,833 NA

E4 18,086,187 3,278,358 4,977,261 NA


Tabla 5c. Agrupación 3*: Número de individuos por grupo y por estrato. Grupos

a

Estratos G1 G2 G3 G4 G5

E1 14,052,715 33,735,547 7,202,449 497,990 NA

E2 8,663,227 7,356,064 286,229 485,865 NA

E3 848,618 2,721,249 10,007,130 2,970,313 NA

E4 6,762,418 12,054,226 6,551,331 258,380 715,451



[24]

Tabla 5d. Agrupación 4*: Número de individuos por grupo y por estrato. Grupos

a

Estratos G1 G2 G3 G4

E1 20,073,408 24,178,694 11,236,599 NA

E2 6,431,083 6,030,285 4,330,017 NA

E3 3,913,694 6,722,771 5,910,845 NA

E4 9,184,195 3,972,720 7,794,850 5,390,041


Las Figuras A5 a la A8 del Anexo muestran los 16 árboles de clasificación

podados, los cuales muestran los criterios con los que se forman las nuevas

Agrupaciones 1* a la 4*, respectivamente. Al comparar los árboles se puede

notar que no se utilizan todas las variables para su construcción, lo que

quiere decir que solo aquellas variables que aparecen en el árbol son

necesarias para discriminar a los hogares en los distintos grupos.

Para tener una idea clara de la clasificación obtenida con las 4

Agrupaciones “*”, a continuación se resumen los criterios de pertenencia a

cada grupo. Enseguida se presentan las condiciones en un mismo renglón

separadas por comas lo cual significa que las condiciones se deben de

satisfacer de manera simultánea, en cambio si la especificación de un

mismo grupo tiene dos o tres líneas, las condiciones de cada línea son

condiciones excluyentes (adicionales) que especifican la pertenencia al

grupo. Por ejemplo, en la Agrupación 1* en el Estrato 1 y Grupo 3, los

hogares que cumplan con las condiciones ali18 < 1.5 y ali17 > 0.5, ó 1.5 <

ali18m < 2.5 y ali17 > 0.5, ó ali18m > 2.5 y ali17 < 1.5 están dentro de este

grupo.

Agrupación 1*:

Estrato 1:

o Grupo 1: ali18m < 2.5, ali17 < 0.5

o Grupo 2: ali18m > 2.5, ali17 > 1.5

o Grupo 3: ali18m < 1.5, ali17 > 0.5

1.5 < ali18m < 2.5, ali17 > 0.5

ali18m > 2.5, ali17 < 1.5

Estrato 2:

o Grupo 1: ali18m > 1.5, ali17 > 1.5

o Grupo 2: 0.5 < ali18m < 1.5, pLB < 0.58

ali18m < 1.5, pLB > 0.58

o Grupo 3: ali18m < 0.5, pLB < 0.58

o Grupo 4: ali18m > 1.5, ali17 < 1.5


[25]

Estrato 3:

o Grupo 1: ali18m < 1.5, pLBM > 0.27, ali17 < 0.5, segsoc > 0.47

o Grupo 2: ali18m < 1.5, pLBM < 0.27

ali18m < 1.5, pLBM > 0.27, ali17 < 0.5, segsoc < 0.47

o Grupo 3: ali18m > 1.5, ali17 < 0.5

o Grupo 4: ali18m < 1.5, pLBM > 0.27, ali17 > 0.5

ali18m > 1.5, 0.5 < ali17 < 2.5

o Grupo 5: ali18m > 1.5, ali17 > 2.5

Estrato 4:

o Grupo 1: ali18m < 1.5, pLBM < 0.23

0.5 < ali18m < 1.5, 0.23 < pLBM < 0.60

o Grupo 2: ali18m > 1.5

0.5 < ali18m < 1.5, pLBM > 0.60, ali17 > 1.5

o Grupo 3: ali18m < 0.5, pLBM > 0.23

0.5 < ali18m < 1.5, pLBM > 0.60, ali17 < 1.5

En esta agrupación las variables más importantes para identificar los grupos

son las intensidades de carencias de alimentación en personas mayores y

menores de edad (ali18m y ali17) usadas en todos los estratos.

Adicionalmente se usan las variables de ingreso que corresponden a la

probabilidad de que el ingreso observado esté por debajo de la línea

bienestar (pLB) y de bienestar mínimo (pLBM). También se usa la variable

de intensidad de carencia de seguridad social (segsoc) en uno de los

estratos.

Agrupación 2*:

Estrato 1:

o Grupo 1: pLBM < 0.15, ali18m < 0.5

pLBM < 0.15, 0.5 < ali18m < 1.5

pLBM > 0.15, ali17 < 1.5, segsoc < 0.61, ing > 1828.81

o Grupo 2: pLBM < 0.15, ali18m > 1.5

pLBM > 0.15, ali17 < 1.5, segsoc < 0.61, ing < 1828.81

pLBM > 0.15, ali17 < 1.5, segsoc > 0.61

o Grupo 3: pLBM > 0.15, ali17 > 1.5

Estrato 2:

o Grupo 1: ali18m < 0.5, asalud < 0.42, rezedu16m > 0.35

asalud > 0.42, segsoc < 0.85, ing < 2430.78

ali18m < 0.5, asalud > 0.42, segsoc > 0.85

o Grupo 2: ali18m < 0.5, asalud < 0.42 ,rezedu16m < 0.35

asalud > 0.42, segsoc < 0.85, ing > 2430.78

ali18m > 0.5, ali17 < 1.5, pLBM < 0.22

o Grupo 3: ali18m > 0.5, ali17 < 1.5, pLBM > 0.22

o Grupo 4: ali18m > 0.5, ali17 > 1.5

Estrato 3:

o Grupo 1: ali18m < 1.5, pLB > 0.51

o Grupo 2: ali18m < 1.5, pLB < 0.51

o Grupo 3: ali18m > 1.5


[26]

Estrato 4:

o Grupo 1: pLB < 0.48, ali18m > 1.5

pLB > 0.48, ali17 < 1.5

pLB > 0.48, ali17 > 1.5, ali18m < 1.5

o Grupo 2: pLB > 0.48, ali17 > 1.5, ali18m > 1.5

o Grupo 3: pLB < 0.48, ali18m < 1.5

En esta agrupación las variables más importantes para discriminar entre los

grupos son la probabilidad de que el ingreso observado esté por debajo de

la línea de bienestar mínimo (pLBM), en los Estratos 1 y 4, y la variable de

carencia de alimentación en adultos (ali18m) en los Estratos 2 y 3.

Adicionalmente se usan las variables de carencia de alimentación en

menores (ali17), el ingreso estimado (ing) y las probabilidades de estar por

debajo de las líneas de bienestar y bienestar mínimo (pLB y pLBM). Se

usan también las variables de seguridad social (segsoc), de carencias de

acceso a servicios de salud (asalud) y una variable de rezago educativo en

adultos (rezedu16m).

Agrupación 3*:

Estrato 1:

o Grupo 1: pLBM > 0.13, ali17 < 1.5, cv < 0.13, asalud > 0.29

o Grupo 2: pLBM < 0.13, rezedu15 < 0.58

pLBM > 0.13, ali17 < 1.5, cv < 0.13, asalud < 0.29

o Grupo 3: pLBM > 0.13, ali17 < 1.5, cv > 0.13

pLBM > 0.13, ali17 > 1.5

o Grupo 4: pLBM < 0.13, rezedu15 > 0.58

Estrato 2:

o Grupo 1: pLB < 0.65, rezedu16m < 0.48, rezedu15 < 0.75, ali18m < 1.5, cv > 0.13

pLB < 0.65, rezedu16m < 0.48, rezedu15 < 0.75, ali18m > 1.5

pLB < 0.65, rezedu16m > 0.48

pLB > 0.65, rezedu15 < 0.58, cv < 0.38

o Grupo 2: pLB < 0.65, rezedu16m < 0.48, rezedu15 < 0.75, ali18m < 1.5, cv < 0.13

o Grupo 3: pLB > 0.65, rezedu15 < 0.58, cv > 0.38

o Grupo 4: pLB < 0.65, rezedu16m < 0.48, rezedu15 > 0.75

pLB > 0.65, rezedu15 > 0.58

Estrato 3:

o Grupo 1: cv < 0.13, rezedu15 > 0.37

o Grupo 2: cv < 0.13, rezedu15 < 0.37, pLBM > 0.43, sbv < 0.13, ali18m > 1.5

cv < 0.13, rezedu15 < 0.37, pLBM > 0.43, sbv > 0.13

o Grupo 3: cv < 0.13, rezedu15 < 0.37, pLBM < 0.43

cv < 0.13, rezedu15 < 0.37, pLBM > 0.43, sbv < 0.13, ali18m < 1.5

o Grupo 4: cv > 0.13

Estrato 4:

o Grupo 1: pLBM > 0.46, sbv < 0.38, ali17 > 1.5

pLBM > 0.46, sbv > 0.38, cv < 0.38, rezedu15 < 0.55


[27]

o Grupo 2: 0.15 < pLBM < 0.46, segsoc > 0.41, ali17 < 1.5

pLBM > 0.46, sbv < 0.38, ali17 < 1.5

o Grupo 3: pLBM < 0.15

0.15 < pLBM < 0.46, segsoc < 0.41

0.15 < pLBM < 0.46, segsoc > 0.41, ali17 > 1.5

o Grupo 4: pLBM > 0.46, sbv > 0.38, cv < 0.38, rezedu15 > 0.55

o Grupo 5: pLBM > 0.46, sbv > 0.38, cv > 0.38

Esta agrupación es la más elaborada de todas en el sentido que casi todas

las variables de intensidades de pobreza multidimensional (10 de 11

variables) son usadas para formar los grupos. Las variables más

importantes varían de estrato a estrato y fueron las probabilidades de que el

ingreso observado esté por debajo de las líneas de bienestar (pLB) y de

bienestar mínimo (pLBM), en los Estratos 1,2 y 4, y la variable de calidad y

espacios de la vivienda (cv) en el Estrato 3. Adicionalmente se usan las

variables de alimentación (ali17 y ali18m), de rezago educativo (rezedu15 y

rezedu16m), de seguridad social (segsoc), de acceso a servicios básicos de

vivienda (sbv) y de acceso a servicios de salud (asalud). La única variable

que no se usó para definir las agrupaciones es el ingreso estimado (ing).

Agrupación 4*:

Estrato 1:

o Grupo 1: 0.10 < pLBM < 0.35


o Grupo 3: pLBM > 0.35

Estrato 2:

o Grupo 1: pLBM > 0.15, ing > 1278.61


o Grupo 3: pLBM > 0.15, ing < 1278.61

Estrato 3:

o Grupo 1: pLBM < 0.49, ing > 2509.15

o Grupo 2: pLBM > 0.49

o Grupo 3: pLBM < 0.49, ing < 2509.15

Estrato 4:

o Grupo 1: pLB > 0.66, ing < 548.609

o Grupo 2: pLB < 0.36

o Grupo 3: pLB > 0.66, ing > 548.609

o Grupo 4: 0.36 < pLB < 0.66

Esta agrupación es la más simple de todas en el sentido que todos los

grupos quedan determinados únicamente por las tres variables de ingreso

(ing, pLB y pLBM).


[28]

7. CARACTERIZACIÓN DE GRUPOS

Una vez definidos los grupos y después de establecer los criterios

discriminatorios que los caracterizan, se analizan las características

socioeconómicas de los hogares pertenecientes a cada grupo. La lista de

variables a utilizar contiene 97 indicadores socioeconómicos. Debido al

número tan grande de variables en el análisis, se decide conservar las 23

más relevantes para la focalización, que caracterizan los niveles de pobreza

de un hogar. Para una mejor comparación entre las distintas agrupaciones,

se presenta en las Tablas 6a a 6d, para los Estratos 1 al 4 respectivamente,

una tabla comparativa de las cuatro Agrupaciones* por estrato de los

promedios ponderados por grupo de estas 23 variables. La lista completa de

variables se incorpora en archivos electrónicos que se entregan junto con

este documento.

Al analizar las cuatro Tablas 6a a 6d se concluye lo siguiente:

Las Agrupaciones 1* y 4*, independientemente del estrato específico,

forman grupos ordenados por un nivel global de pobreza multidimensional

dominadas por la variable de ingreso (ing e ictSTpc).5 Por ejemplo, en el

Estrato 1 (Tabla 6a), la Agrupación 1* coloca como grupo de pobreza global

más intensa al grupo 2 (grupo de menor ingreso), seguido del 3 (ingreso

medio) y por último el grupo 1 (ingreso más alto). Por su parte, la

Agrupación 4*, en el mismo Estrato 1, coloca como grupo de pobreza más

intensa al grupo 3, seguido del 1 y por último el 2. En estas dos

agrupaciones, 1* y 4*, en las demás variables de pobreza, se mantiene el

mismo orden indicado anteriormente.

La Agrupación 2* forma grupos ordenados por nivel global de pobreza

multidimensional excepto en carencias de salud y seguridad social. Es decir,

si se observa a las 11 variables que son utilizadas para definir los grupos,

excepto las variables de asaludp y segsoc, los grupos obtenidos mantienen

el mismo orden en esas variables. Por ejemplo, en el Estrato 2 (Tabla 6b), el

grupo 4 es el que tiene un ingreso menor, tanto estimado como observado y

también tiene las carencias mayores en calidad y espacios de la vivienda

(cv), en acceso a servicios básicos de vivienda (sbv) y en rezago educativo

en menores (rezedu15). Sin embargo, no es el grupo con promedios más

5 La variable ing se refiere a ingreso e ictSTpc se refiere a ingreso sin transferencias per cápita


[29]

altos en carencia de acceso a servicios de salud (asaludp) ni en carencia de

acceso a la seguridad social (segsoc).


[30]

Tabla 6a. Estrato 1: Algunos perfiles socioeconómicos de las cuatro Agrupaciones*.

Agrupación 1* Agrupación 2* Agrupación 3* Agrupación 4*

G1 G2 G3 G1 G2 G3 G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3

ictSTpc 5461.66 1988.16 2328.71 6342.34 2286.27 1709.68 2252.11 6301.81 1817.64 5504.27 2833.23 7445.07 1550.56

ing 4168.10 1530.64 2123.66 4852.31 1872.72 1356.66 1795.20 4844.96 1451.01 4200.22 2348.66 5660.72 1134.89

pLB 0.34 0.72 0.60 0.25 0.64 0.75 0.64 0.26 0.72 0.27 0.51 0.18 0.81

pLBM 0.13 0.43 0.32 0.07 0.33 0.46 0.32 0.08 0.43 0.07 0.20 0.04 0.51

asaludp 0.31 0.46 0.43 0.22 0.56 0.48 0.65 0.20 0.50 0.25 0.41 0.21 0.57

rezedu15 0.03 0.11 0.06 0.02 0.06 0.10 0.05 0.01 0.11 1.00 0.04 0.01 0.09

rezedu16m 0.13 0.29 0.22 0.09 0.25 0.28 0.24 0.09 0.30 0.06 0.20 0.05 0.33

ali17 0.00 2.60 1.03 0.05 0.21 2.40 0.14 0.07 1.50 0.12 0.24 0.05 0.76

ali18m 0.21 3.00 1.86 0.18 0.99 2.36 0.70 0.29 1.77 0.24 0.64 0.20 1.33

segsoc 0.44 0.66 0.60 0.32 0.77 0.69 0.84 0.31 0.70 0.35 0.53 0.33 0.81

cv 0.01 0.09 0.04 0.01 0.04 0.08 0.00 0.00 0.17 0.01 0.02 0.00 0.07

sbv 0.01 0.04 0.03 0.00 0.02 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.01 0.00 0.03

ic_rezedu 0.26 0.54 0.45 0.19 0.49 0.56 0.48 0.18 0.59 1.00 0.39 0.12 0.64

ic_asalud 0.35 0.42 0.41 0.29 0.52 0.44 0.61 0.26 0.45 0.34 0.42 0.27 0.50

ic_segsoc 0.60 0.81 0.74 0.50 0.88 0.84 0.95 0.49 0.83 0.56 0.70 0.49 0.91

ic_cv 0.04 0.25 0.13 0.02 0.12 0.24 0.00 0.01 0.55 0.04 0.06 0.01 0.22

ic_sbv 0.02 0.12 0.08 0.01 0.06 0.11 0.05 0.01 0.13 0.01 0.03 0.01 0.10

ic_ali 0.04 1.00 0.72 0.03 0.31 0.99 0.19 0.07 0.68 0.06 0.19 0.05 0.46

pobreza_e 0.01 0.17 0.10 0.00 0.06 0.17 0.05 0.00 0.16 0.00 0.02 0.00 0.14

pobreza_m 0.20 0.56 0.48 0.09 0.54 0.62 0.54 0.10 0.60 0.08 0.35 0.05 0.67

vul_car 0.33 0.27 0.32 0.33 0.33 0.20 0.33 0.34 0.24 0.53 0.37 0.35 0.14

vul_ing 0.08 0.00 0.04 0.09 0.05 0.00 0.05 0.09 0.00 0.07 0.11 0.05 0.04

no_pobv 0.38 0.00 0.06 0.49 0.02 0.00 0.03 0.47 0.00 0.32 0.15 0.55 0.01


[31]

Tabla 6b. Estrato 2: Algunos perfiles socioeconómicos de las cuatro Agrupaciones*.


G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3 G4 G1 G2 G3

ictSTpc 1637.70 2327.05 5347.86 2149.98 3035.46 5010.34 1990.89 1664.05 2256.10 5007.88 1373.44 2329.58 2487.21 5703.39 1289.69

ing 1305.14 1844.98 4064.04 1763.02 2146.82 4108.32 1327.78 1358.40 1707.45 3919.85 923.48 1907.15 1909.33 4469.81 929.83

pLB 0.77 0.65 0.31 0.67 0.58 0.30 0.75 0.76 0.68 0.33 0.86 0.65 0.60 0.25 0.86

pLBM 0.50 0.36 0.10 0.38 0.29 0.10 0.45 0.49 0.39 0.11 0.62 0.38 0.28 0.07 0.60

asaludp 0.53 0.50 0.28 0.49 0.61 0.18 0.54 0.52 0.50 0.29 0.58 0.54 0.49 0.23 0.59

rezedu15 0.11 0.05 0.03 0.04 0.05 0.03 0.06 0.10 0.03 0.01 0.05 0.99 0.05 0.02 0.09

rezedu16m 0.34 0.32 0.11 0.37 0.33 0.07 0.41 0.33 0.41 0.03 0.54 0.41 0.29 0.09 0.43

ali17 2.52 0.25 0.01 0.26 0.02 0.07 0.31 2.45 0.55 0.07 0.89 0.74 0.30 0.09 0.87

ali18m 2.66 0.53 0.00 2.45 0.00 0.38 1.71 2.40 1.22 0.17 1.57 1.05 0.80 0.30 1.45

segsoc 0.76 0.70 0.39 0.68 0.81 0.27 0.76 0.77 0.71 0.41 0.89 0.72 0.65 0.34 0.87

cv 0.08 0.04 0.01 0.05 0.03 0.01 0.05 0.08 0.04 0.00 0.54 0.05 0.02 0.01 0.08

sbv 0.10 0.05 0.01 0.08 0.04 0.01 0.08 0.09 0.06 0.01 0.27 0.08 0.04 0.01 0.11

ic_rezedu 0.61 0.55 0.24 0.59 0.55 0.21 0.65 0.59 0.66 0.14 0.77 1.00 0.51 0.21 0.70

ic_asalud 0.45 0.41 0.30 0.40 0.50 0.22 0.43 0.43 0.41 0.31 0.45 0.47 0.42 0.27 0.44

ic_segsoc 0.87 0.82 0.55 0.81 0.88 0.47 0.87 0.87 0.82 0.57 0.96 0.83 0.79 0.51 0.94

ic_cv 0.28 0.12 0.02 0.14 0.09 0.03 0.17 0.26 0.16 0.00 1.00 0.15 0.08 0.02 0.26

ic_sbv 0.30 0.18 0.04 0.25 0.14 0.05 0.26 0.28 0.20 0.05 0.68 0.25 0.13 0.04 0.34

ic_ali 1.00 0.07 0.00 0.92 0.00 0.08 0.48 1.00 0.41 0.02 0.51 0.35 0.24 0.07 0.51

pobreza_e 0.26 0.07 0.00 0.17 0.05 0.00 0.15 0.24 0.11 0.00 0.39 0.23 0.04 0.00 0.25

pobreza_m 0.52 0.53 0.13 0.51 0.47 0.12 0.60 0.53 0.54 0.15 0.46 0.42 0.48 0.09 0.63

vul_car 0.22 0.24 0.35 0.30 0.43 0.27 0.20 0.23 0.29 0.31 0.15 0.21 0.32 0.37 0.10

vul_ing 0.00 0.08 0.10 0.01 0.02 0.14 0.03 0.00 0.03 0.12 0.00 0.04 0.09 0.08 0.02

no_pobv 0.00 0.09 0.42 0.01 0.03 0.47 0.02 0.00 0.03 0.42 0.00 0.11 0.06 0.46 0.00


[32]

Tabla 6c. Estrato 3: Algunos perfiles socioeconómicos de las cuatro Agrupaciones*.



ictSTpc 1644.07 3900.75 1874.62 1311.14 1351.42 1739.38 4609.74 1613.49 1940.32 1162.62 3135.90 1438.46 4826.12 1058.42 2289.04

ing 1133.28 3215.62 1590.65 1070.55 1059.52 1267.13 3877.34 1329.80 1661.85 836.09 2527.78 1145.00 4121.03 783.75 1719.08

pLB 0.81 0.42 0.72 0.83 0.83 0.77 0.31 0.77 0.70 0.89 0.54 0.81 0.28 0.90 0.65

pLBM 0.52 0.16 0.45 0.58 0.59 0.48 0.10 0.52 0.43 0.65 0.27 0.57 0.08 0.67 0.32

asaludp 0.64 0.31 0.53 0.54 0.55 0.56 0.28 0.53 0.49 0.59 0.42 0.57 0.26 0.60 0.50

rezedu15 0.06 0.03 0.03 0.08 0.12 0.06 0.03 0.06 0.74 0.01 0.01 0.08 0.03 0.07 0.04

rezedu16m 0.39 0.18 0.50 0.37 0.39 0.38 0.10 0.42 0.33 0.52 0.22 0.47 0.09 0.50 0.29

ali17 0.00 0.09 0.00 1.41 3.00 0.26 0.09 1.17 0.71 0.82 0.22 0.81 0.13 0.76 0.32

ali18m 0.27 0.22 2.48 1.61 2.80 0.39 0.19 2.50 0.90 1.63 0.50 1.32 0.38 1.25 0.73

segsoc 0.95 0.41 0.70 0.84 0.84 0.79 0.42 0.76 0.77 0.86 0.60 0.83 0.40 0.88 0.69

cv 0.05 0.02 0.06 0.09 0.13 0.05 0.01 0.09 0.00 0.00 0.00 0.32 0.01 0.09 0.03

sbv 0.12 0.03 0.16 0.14 0.17 0.11 0.02 0.15 0.12 0.23 0.03 0.22 0.02 0.18 0.07

ic_rezedu 0.65 0.34 0.67 0.64 0.66 0.63 0.24 0.65 1.00 0.75 0.39 0.74 0.23 0.78 0.49

ic_asalud 0.46 0.30 0.38 0.41 0.45 0.41 0.30 0.41 0.39 0.40 0.36 0.45 0.29 0.43 0.39

ic_segsoc 1.00 0.59 0.80 0.92 0.93 0.88 0.60 0.86 0.86 0.92 0.73 0.91 0.59 0.94 0.80

ic_cv 0.16 0.06 0.21 0.27 0.36 0.16 0.04 0.27 0.00 0.00 0.00 1.00 0.04 0.28 0.11

ic_sbv 0.36 0.12 0.41 0.40 0.47 0.33 0.08 0.41 0.33 0.69 0.10 0.57 0.07 0.50 0.22

ic_ali 0.00 0.02 0.87 0.69 1.00 0.08 0.02 0.95 0.33 0.59 0.13 0.47 0.10 0.43 0.22

pobreza_e 0.15 0.01 0.27 0.27 0.35 0.13 0.00 0.31 0.14 0.32 0.02 0.40 0.00 0.32 0.05

pobreza_m 0.66 0.24 0.45 0.59 0.51 0.60 0.15 0.48 0.57 0.57 0.41 0.42 0.14 0.59 0.52

vul_car 0.18 0.36 0.26 0.12 0.14 0.20 0.38 0.20 0.19 0.11 0.31 0.18 0.41 0.08 0.30

vul_ing 0.01 0.12 0.01 0.01 0.00 0.05 0.11 0.00 0.04 0.00 0.08 0.00 0.09 0.01 0.08

no_pobv 0.00 0.27 0.02 0.00 0.00 0.02 0.36 0.01 0.05 0.00 0.17 0.00 0.36 0.00 0.05


[33]

Tabla 6d. Estrato 4: Algunos perfiles socioeconómicos de las cuatro Agrupaciones*.



ictSTpc 3106.84 1146.04 1144.30 1251.58 881.11 4083.02 769.10 1375.68 3562.80 673.01 532.40 603.86 4661.28 1249.96 2091.62

ing 2269.36 826.28 689.58 819.12 587.52 3036.74 474.25 869.47 2694.25 443.46 379.97 373.53 3567.61 774.63 1432.38

pLB 0.42 0.79 0.82 0.78 0.86 0.26 0.91 0.75 0.33 0.92 0.94 0.95 0.20 0.79 0.53

pLBM 0.21 0.60 0.61 0.56 0.68 0.09 0.74 0.51 0.14 0.77 0.81 0.82 0.06 0.52 0.25

asaludp 0.43 0.58 0.58 0.57 0.58 0.36 0.60 0.60 0.34 0.66 0.63 0.60 0.31 0.58 0.52

rezedu15 0.04 0.07 0.06 0.05 0.11 0.04 0.05 0.05 0.05 0.94 0.10 0.08 0.04 0.05 0.05

rezedu16m 0.31 0.55 0.52 0.52 0.50 0.23 0.60 0.48 0.28 0.69 0.70 0.63 0.19 0.50 0.38

ali17 0.24 1.30 0.15 0.31 2.55 0.15 1.12 0.19 0.46 1.03 0.95 0.82 0.25 0.45 0.34

ali18m 0.53 2.41 0.26 0.89 2.62 0.29 1.49 0.76 0.72 1.25 1.50 1.27 0.49 1.00 0.74

segsoc 0.63 0.85 0.86 0.83 0.93 0.52 0.91 0.90 0.44 0.98 0.94 0.92 0.48 0.84 0.72

cv 0.03 0.09 0.07 0.07 0.11 0.02 0.08 0.05 0.02 0.08 0.55 0.11 0.02 0.05 0.04

sbv 0.12 0.29 0.26 0.25 0.29 0.08 0.46 0.15 0.10 0.60 0.64 0.37 0.07 0.22 0.13

ic_rezedu 0.53 0.76 0.76 0.75 0.74 0.43 0.83 0.72 0.48 1.00 0.89 0.88 0.38 0.73 0.59

ic_asalud 0.33 0.40 0.39 0.38 0.41 0.31 0.38 0.41 0.29 0.50 0.45 0.40 0.30 0.37 0.39

ic_segsoc 0.75 0.91 0.92 0.90 0.97 0.66 0.96 0.96 0.58 1.00 0.98 0.97 0.64 0.90 0.81

ic_cv 0.09 0.28 0.22 0.21 0.33 0.06 0.30 0.16 0.08 0.34 1.00 0.35 0.05 0.17 0.12

ic_sbv 0.34 0.70 0.64 0.63 0.72 0.24 0.91 0.51 0.29 1.00 1.00 0.84 0.21 0.59 0.40

ic_ali 0.06 0.97 0.02 0.27 1.00 0.04 0.56 0.19 0.23 0.42 0.55 0.44 0.13 0.31 0.21

pobreza_e 0.03 0.34 0.20 0.21 0.41 0.01 0.41 0.14 0.02 0.56 0.68 0.45 0.01 0.14 0.04

pobreza_m 0.26 0.36 0.49 0.45 0.38 0.13 0.42 0.49 0.17 0.26 0.23 0.44 0.09 0.51 0.32

vul_car 0.52 0.30 0.28 0.32 0.21 0.58 0.16 0.36 0.57 0.17 0.08 0.10 0.59 0.34 0.57

vul_ing 0.02 0.00 0.01 0.01 0.00 0.03 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.02 0.01 0.03

no_pobv 0.16 0.00 0.01 0.01 0.00 0.26 0.00 0.00 0.21 0.00 0.00 0.00 0.29 0.00 0.05


[34]

La Agrupación 3*, en contraste a las otras tres agrupaciones, forma grupos

diferenciados por carencias específicas de pobreza multidimensional, es

decir, los grupos no están ordenados de manera global por todas las

carencias. Por ejemplo, en el Estrato 4 (Tabla 6d), el grupo 3 es el menos

pobre de manera global, excepto en la carencia de alimentación en menores

(ali17) en donde ocupa el segundo lugar de pobreza. En cambio, el grupo 4

es el segundo más pobre de acuerdo con el ingreso (estimado y

observado), es el más pobre en acceso a servicios de salud (asaludp), el

más pobre en rezago educativo en menores (rezedu15) y el tercero más

pobre en carencia alimentaria en adultos (ali18m).

8. SELECCIÓN DE LA AGRUPACIÓN

A lo largo de este documento se han presentado cuatro propuestas de

agrupaciones. Estas agrupaciones usan técnicas y criterios distintos, lo que

da lugar a agrupaciones con características distintas también. Las cuatro

propuestas tienen ventajas y desventajas que se resumen a continuación.

Agrupación 1*

Forma los grupos usando principalmente las variables de carencias de

alimentación en menores (ali17) y en adultos (ali18m). Forma 15 grupos en

total considerando todos los estratos de tamaño de localidad. El grupo más

pequeño tiene 1 millón de personas y el más grande 44 millones. Los

grupos son relativamente fáciles de identificar debido a que sus árboles

tienen en total, en todos los estratos, 25 nodos terminales. Los grupos

formados están ordenados, dentro de cada estrato, en cuanto a la pobreza

multidimensional global, dominada por ingreso.

Agrupación 2*

Forma los grupos usando principalmente las probabilidades de que el

ingreso observado esté por debajo de las líneas de bienestar (pLB) y

bienestar mínimo (pLBM) junto con la variable de carencia de alimentación

en adultos (ali18m). Tiene 13 grupos en total en todos los estratos. El

tamaño de los grupos varía entre el grupo más pequeño de 2 millones de

personas y el más grande de 33 millones. Los grupos son relativamente

fáciles de identificar debido a que sus árboles de clasificación tienen en total


[35]

24 nodos terminales. Los grupos formados están ordenados dentro de cada

estrato en la mayoría de las variables, excepto en acceso a servicios de

salud (asaludp) y en carencia por acceso a la seguridad social (segsoc).

Agrupación 3*

Forma sus grupos usando todas las variables de pobreza multidimensional.

Tiene 17 grupos en total y el tamaño de sus grupos varía entre el más

pequeño de 250 mil personas y el más grande de 33 millones. Los grupos

son claramente identificables e incluyen muchos criterios. Los árboles tienen

en total 31 nodos terminales. Los grupos formados no están ordenados por

sus condiciones de pobreza global sino que están diferenciados por sus

condiciones específicas de pobreza.

Agrupación 4*

Forma los grupos usando exclusivamente las variables de ingreso (ing, pLB

y pLBM). Tiene 13 grupos en total con tamaños que varían entre los 4

millones y los 24 millones de personas. Los grupos son muy fáciles de

identificar debido a que sus árboles tienen 13 nodos terminales en total. Los

grupos formados se encuentran ordenados, dentro de cada estrato, por las

condiciones de pobreza global dominada por ingreso.

Agrupación Seleccionada

Tomando en cuenta todas estas características tanto estadísticas como sustantivas, además de los perfiles presentados en la sección anterior, se considera que la Agrupación 3* es la que permite diferenciar mejor a los hogares en cuanto a los distintos indicadores de la pobreza. En consecuencia, al usar esta agrupación para focalizar a los programas se tiene una mejor identificación de las necesidades específicas de la población y es posible asignar de una mejor manera las personas y los hogares a los distintos programas que ofrece la SEDESOL. En consecuencia, sugiere utilizar a la Agrupación 3* como Modelo Único de Clasificación (MUC).


[36]

9. CREACIÓN DE INDICADORES

Para facilitar la intervención operativa de los programas, es posible crear un

indicador que permita ordenar a los hogares con mayor propensión a recibir

programas dentro de cada uno de los 17 grupos formados con la

Agrupación 3*. Adicionalmente, si es necesario comparar a los hogares de

un grupo contra otro pero dentro del mismo estrato, se propone un segundo

indicador que permita hacerlo. Finalmente, se propone un indicador

poblacional que permite comparar a los hogares de distintos grupos y de

distintos estratos.

Estos indicadores resumen se construyen con la técnica estadística llamada

Análisis de Componentes Principales. Para la construcción de los

indicadores primero se estandarizan las 11 variables de intensidades de

carencias considerando a todos los hogares del país. A cada variable se le

resta su media y se divide esta diferencia entre su desviación estándar.6 Las

medias y las varianzas muestrales de las 11 variables se muestran en la

Tabla 7.

Tabla 7. Valores para estandarización. Media y desviación estándar.

Variable Media Desv.Est.

pLB 0.5177 0.2837

pLBM 0.2882 0.2548

asaludp 0.4030 0.3229

rezedu15 0.0440 0.1786

rezedu16m 0.2626 0.3616

ali17 0.3440 0.7754

ali18m 0.7255 1.0238

segsoc 0.5802 0.4380

cv 0.0342 0.1071

sbv 0.0761 0.1662

ling 7.5827 0.8588

6Si la variable original se representa por 𝑥𝑖, su media y desviación estándar estimadas es �̅� y 𝑠,

respectivamente, entonces la variable estandarizada de 𝑥𝑖 es 𝑧𝑖 = (𝑥𝑖 − �̅�)/𝑠.


[37]

Indicador intra-grupo.

Para crear este indicador que permita diferenciar a los hogares dentro de

cada grupo, se utiliza exclusivamente la información de dichos hogares. En

total se tienen 17 indicadores distintos, uno por cada grupo. Cada indicador

es un promedio ponderado de las variables de intensidades de carencias

estandarizadas. Los coeficientes de cada variable estandarizada para

formar el indicador de cada grupo se pueden observar en las Tablas 8a y

8b.

De las tablas se nota que los coeficientes reportados varían de un grupo a

otro. Como las variables son previamente estandarizadas a nivel nacional,7

los valores de los coeficientes indican la importancia de cada variable en la

determinación del indicador. Por ejemplo, en el grupo1 del Estrato 1 la

variable más importante es el rezago educativo en menores y la menos

importante es la carencia por calidad y espacios de la vivienda (cv), en

cambio en el grupo 2 del mismo Estrato 1, la variable más importante es el

acceso a servicios de salud y la seguridad social y las menos importantes

son acceso a servicios básicos de vivienda y carencia alimentaria en

adultos. Estas variables con mayor peso en cada indicador son las que

discriminan internamente dentro de cada grupo.

Tabla 8a. Coeficientes para formar los indicadores intra-grupo en los

Estratos 1 y 2.

Variable E1 G1 E1 G2 E1 G3 E1 G4 E2 G1 E2 G2 E2 G3 E2 G4

pLB* -0.1896 0.0113 -0.0075 -0.0943 -0.2577 -0.2468 -0.0603 -0.3039

pLBM* -0.2211 0.0194 -0.0139 -0.0390 -0.3124 -0.1352 -0.1261 -0.3465

asaludp* 0.0091 -0.7285 -0.0711 -0.7117 -0.1751 -0.6874 -0.1307 -0.1926

rezedu15* -0.8720 0.0105 -0.0875 -0.0136 -0.0444 0.0052 -0.0091 0.0420

rezedu16m* -0.1831 0.0370 -0.1039 -0.0934 0.1525 -0.0189 -0.1463 -0.3276

ali17* -0.0809 0.0114 0.6222 0.0160 -0.6251 -0.0098 -0.5122 -0.4138

ali18m* -0.2972 0.0046 0.3353 0.0059 -0.5038 -0.0224 -0.4494 -0.3462

segsoc* -0.0323 -0.6834 -0.0626 -0.6824 -0.2357 -0.6356 -0.0268 -0.2426

7 Para diferenciar las variables estandarizadas, éstas se denotan con (*).


[38]

cv* 0.0000 -0.0085 -0.6802 -0.0127 -0.1021 0.0000 -0.2696 -0.4220

sbv* -0.0325 0.0001 -0.1003 -0.0031 -0.1242 -0.0181 -0.6294 -0.1851

ling* 0.1559 0.0068 0.0100 0.0896 0.2330 0.2072 0.0896 0.2811


[39]

Tabla 8b. Coeficientes para formar los indicadores intra-grupo en los Estratos 3 y 4.

Variable E3 G1 E3 G2 E3 G3 E3 G4 E4 G1 E4 G2 E4 G3 E4 G4 E4 G5

pLB* -0.3644 0.0020 -0.4514 -0.2530 -0.0036 -0.3084 -0.2573 -0.0633 -0.0196

pLBM* -0.4273 0.0022 -0.3910 -0.3855 -0.0109 -0.4578 -0.1777 -0.1545 -0.0610

asaludp* -0.2238 0.0274 -0.4733 -0.1398 0.0226 -0.0124 -0.2670 -0.0464 -0.0458

rezedu15* 0.0530 -0.0051 -0.0090 -0.1292 -0.0825 -0.0583 -0.1693 0.1087 -0.4171

rezedu16m* -0.2953 0.2150 -0.2295 -0.2074 0.1347 -0.5282 -0.1536 -0.1873 0.0087

ali17* -0.4264 -0.7376 -0.0677 -0.4830 -0.7346 -0.0482 -0.5991 -0.7771 -0.7708

ali18m* -0.3405 -0.4812 -0.0709 -0.3699 -0.3875 -0.2380 -0.4590 -0.5352 -0.4213

segsoc* -0.2816 -0.0263 -0.4675 -0.1550 -0.0527 0.0873 -0.2678 -0.0010 -0.0182

cv* 0.0000 0.0000 0.0000 -0.2693 -0.0319 -0.3945 -0.1964 -0.0985 -0.1803

sbv* -0.2302 0.4204 -0.0202 -0.3937 0.5298 -0.2896 -0.2204 -0.0368 -0.0918

ling* 0.3383 0.0009 0.3716 0.2940 0.0129 0.3265 0.2241 0.1476 0.0830

Indicadores intra-estrato y nacional.

Para crear los indicadores que permitan diferenciar a los hogares de

distintos grupos pero dentro de un mismo estrato, se usa la información de

todos los hogares en el mismo estrato. En la Tabla 9 se reportan los

coeficientes para formar los indicadores ponderados de las variables

estandarizadas para cada uno de los cuatro estratos. Al igual que en los

indicadores intra-grupo es posible comparar la importancia que tienen las

variables en la definición del indicador. Por ejemplo, en el Estrato 1 las

variables más importantes son la probabilidad de estar por debajo de la

línea de bienestar y los accesos a servicios de salud y la menos importante

es el acceso a los servicios básicos de vivienda. Por otro lado, en el Estrato

4 la variable más importante es acceso a servicios básicos de vivienda y la

probabilidad de estar por debajo de la línea de bienestar mínimo y la menos

importante es el rezago educativo en menores.


[40]

Tabla 9. Coeficientes para formar los indicadores intra-estrato e indicador

nacional.

Variable E1 E2 E3 E4 Nacional

pLB* -0.4386 -0.4164 -0.4092 -0.3770 -0.4232

pLBM* -0.3330 -0.3901 -0.4454 -0.4519 -0.4262

asaludp* -0.4268 -0.3265 -0.2688 -0.1496 -0.2789

rezedu15* -0.1197 -0.0993 -0.0745 -0.0782 -0.0789

rezedu16m* -0.1912 -0.2391 -0.2629 -0.2337 -0.2570

ali17* -0.2320 -0.2845 -0.2565 -0.2179 -0.2133

ali18m* -0.3028 -0.3268 -0.2754 -0.2144 -0.2440

segsoc* -0.3926 -0.3396 -0.2889 -0.1735 -0.2911

cv* -0.1365 -0.2266 -0.2427 -0.2910 -0.1981

sbv* -0.0491 -0.1433 -0.2523 -0.4655 -0.2757

ling* 0.3782 0.3546 0.3736 0.3818 0.4292

En la última columna de la Tabla 9 se incluyen también los pesos para

formar un indicador nacional que permita comparar a todos los hogares del

país por sus condiciones generales de pobreza multidimensional medida en

las dimensiones definidas en este estudio.

Es importante mencionar que estos indicadores intra-grupo, intra-estrato o

nacional permiten establecer un orden en la necesidad de atención de los

hogares en cuanto a sus características de pobreza multidimensional, esto

es un indicador de la necesidad de atención; sin embargo, para algunos

programas específicos es posible usar variables operativas de interés para

complementar la focalización y priorizar la intervención de una mejor

manera.

10. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL MUC

Una de las ventajas mayores del MUC consiste en que el modelo está

pensado para focalizar con mayor precisión a los hogares que

potencialmente requieren de atención prioritaria para su posible asignación

a uno o más programas sociales. De esta manera el modelo puede

identificar a los hogares que potencialmente pueden ser receptores de algún

programa social. Además con la creación de indicadores se genera un

puntaje que mide la propensión de un hogar para ser receptor de uno o


[41]

varios programas, dependiendo de los criterios establecidos por el techo

presupuestal.

Previamente al desarrollo del MUC se conocía con alto grado de

incertidumbre si un hogar es elegible para la asignación de un programa

social y posiblemente un hogar podría recibir uno o varios programas

sociales, pero se carecía de un modelo que pudiera hacer tal distinción. El

MUC está diseñado para automatizar el proceso de selección, con la

posibilidad de minimizar sesgos o errores en la elegibilidad de hogares a

programas sociales.

Para este efecto el MUC utiliza la muestra ENIGH como fuente de

información, así como los criterios de pobreza multidimensional establecidos

por el CONEVAL, por tanto no sólo se basa en el ingreso sino en el enfoque

multidimensional de la pobreza.

ANEXO B MODELO ÚNICO DE CLASIFICACIÓN (MUC) … · 2018-11-27 · de una herramienta...

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